Painel de Big Data em 2016 - Inteligência Artificial a serviço da Saúde

Matt Turck escreveu o post "Is Big Data Still a Thing? (The 2016 Big Data Landscape)" onde mostra o panorama atual de Big Data e como ela está se tornando a nova Inteligência Artificial, inclusive na área da saúde.

"A grande tendência ao longo dos últimos meses em análise de Big Data tem sido o foco crescente em inteligência artificial (em suas diversas formas e sabores) para ajudar a analisar enormes quantidades de dados e derivar percepções preditivas.(...) Os algoritmos para aprendizagem profunda (a área da IA que recebe mais atenção nos dias de hoje) foram criados há décadas atrás, mas não mostraram todo o seu potencial até que pudessem ser aplicados a grandes quantidades de dados baratos e rápidos. (...) A combinação de Big Data e IA irá impulsionar a inovação em praticamente todos os setores. A partir dessa perspectiva, a oportunidade de Big Data é provavelmente ainda maior do que as pessoas pensavam." Matt Turck

Abaixo podemos ver um panorama atual da Big Data dividida em infraestrutura, análise e aplicações, atualizada em 23/03/2016, isto é, bem recente.

Matt Turck -big data landscape

Para a imagem em tamanho grande, clique aqui. Para a lista das empresas, clique aqui.

Na área da saúde temos 2 áreas que chama a atenção: fonte de dados e API e Aplicações em Life Science.

Fonte de dados e API em Big data em Saúde

Fonte de dados e API em Big data em Saúde

• Jawbone: Aplicativo UP usa o telefone ou smartwatch compatível para monitorar os movimentos, permite registrar alimentos e sono e mostra como fazer ajustes simples que, com o tempo, renovam o usuário por completo. Possui monitores de atividade física também: 
• Garmin: um dos principais produtores de dispositivos de fitness que ajudam as pessoas a atingir seus objetivos, com dispositivos para atividades diárias, caminhada, corrida, natação ou uma combinação de atividades, além de ciclismo, natação corrida e poliesportiva.
• Practice Fusion: conecta médicos, pacientes e dados para conduzir melhor saúde e salvar vidas, plataforma clínica em tempo real de dados não-identificados.
• Fitbit: vários modelos de dispositivos tracker para todos os gostos.
• Withings: dispositivos wireless de pressão arterial, peso, temperatura, atividade e muito mais, vendidos no site da Apple.
• Validic: plataforma de tecnologia baseada em nuvem que conecta os dados gravados do usuário, desde aplicativos de saúde, dispositivos e wearables à empresas, como Kaiser Permanent, Cerner, sistemas hospitalares, fornecedores, empresas farmacêuticas, contribuintes, plataformas de tecnologia de informação de saúde, clubes de saúde e empresas de bem-estar.
• Netatmo: Câmera com reconhecimento de face.
• Kinsa: termômetro que junto com aplicativo, relaciona a febre e os sintomas informando aos pais quando é motivo de preocupação.
• HumanAPI: acesso em tempo real aos dados de saúde digitais estruturados a partir de fornecedores, laboratórios, farmácias, dispositivos e aplicativos, permite conectar o mundo de dados de saúde para a sua aplicação com uma única API.

Aplicações de Big Data em Life Scienses 

Aplicações de Big Data em Life Scienses 

• 23andMe:  serviço de análise de DNA fornecendo informações e ferramentas para as pessoas para conhecer e explorar seu DNA.
• 3scan: visa alargar a compreensão da biologia passado o dogma central para fornecer uma compreensão da estrutura, função e mau funcionamento dos tecidos normais e patológicos em 2D e 3D. Com várias modalidades de imagem disponíveis, podemos capturar, manipular, analisar e quantificar uma grande variedade de informações estruturais para fornecer insights sobre o seu investigação problemas.
• AiCure: soluções avançadas de adesão à medicação alimentado por inteligência artificial
• Atomwise: usando supercomputadores para prever, com antecedência, que potenciais medicamentos vai funcionar, e quais não. Usando algoritmos de aprendizado de máquina para analisar as bases de dados para dizer a diferença entre quais drogas são indicadas e quais serão tóxicas, e descobrir novos usos para medicamentos antigos. 
• Bina Technologies: soluções para análise genômica secundária e terciária, gestão de dados end-to-end e colaboração eficaz. As soluções  ajudam a organizar, encontrar e compartilhar ideias como grandes volumes de dados e  genômica.
• Counsyl: análise de DNA para pré-concepção, pré-natal, câncer hereditário, e mias.
• Deep Genomics: aprendizagem de máquina, biologia do genoma e da medicina de precisão, nova geração de tecnologias computacionais que podem nos dizer o que vai acontecerá dentro de uma célula quando o DNA é alterado pela variação genética, de ocorrência natural ou terapêutico. Banco de dados SPIDEX TM , um conjunto abrangente de mutações e seus efeitos previstos no splicing de RNA em todo o genoma humano.
• Diassess: análise de DNA com objetivos médicos, forenses, químicos, industrial e agricultura.
• Enlitic: tecnologia de aprendizagem profunda para a medicina, contextualiza os dados de imagem comparando-a com grandes conjuntos de dados de imagens do passado, e através da análise de dados clínicos auxiliares, incluindo os relatórios clínicos e estudos de laboratório. Fornece insights ao médico em tempo real ou retrospectivo.
• Flatiron Health: plataforma de evidências para oncologia, ferramenta de análise que desbloqueia dados de vários sistemas e fornece insights clínicos detalhados e inteligência de negócios. 
• Ginger.io: empresa fez um app que acompanha sua saúde mental, medindo níveis de paciência e depressão.
• Glow: rastreamento de saúde pessoal abordando período menstrual e vida sexual, fertilidade, gravidez e bebê.
• Grand Round Table: solução de suporte a decisão clínica integrado ao Registro eletrônico de Saúde
• HealthTap: uma plataforma com mais de 60 mil médicos para atender pacientes online, base de conhecimento mais abrangente do mundo de informações pessoais de saúde criado pelo médico, e organizado com a ontologia proprietária da empresa, não só para os usuários e médicos, mas também para os desenvolvedores.
• HumanDX:  é um esforço mundial para mapear qualquer problema de saúde aos seus possíveis diagnósticos . O Projeto coleta e interpreta as contribuições online de membros das comunidades médicas , científicas e de paciente para criar o primeiro sistema de diagnóstico aberto do mundo .
• Kyruus: plataforma empresarial orientada a dados ajuda os sistemas de saúde a otimizar sua capacidade clínica e melhorar a experiência do paciente em todos os pontos de entrada.
• Metabiota: análise de risco, abordagem diferente às ameaças de doenças infecciosas, soluções para transformar a informação de saúde em inteligência acionável.
• Ovuline:nova geração de apps de saúde construídos por cientistas e médicos usando algoritmos sofisticados, para a saúde feminina
• Pathway: análise de DNA, com IBM Watson, fornece aos usuários informação de saúde validada e personalizada entregue em qualquer dispositivo, incluindo informação somática e câncer hereditário , saúde cardíaca , triagem de portadores , dieta e perda de peso , bem como a resposta à drogapara medicamentos específicos, incluindo os utilizados na gestão da dor e saúde mental.
• Recombine: análise de DNA
• SolveBio: Plataforma de Genomic Intelligence para Medicina de precisão.
• Transcriptic: acesse um laboratório celular e de biologia molecular totalmente automatizado diretamente do seu navegador. 
• Tute Genomics: plataforma de genômica, armazena e gerenciar grandes repositórios de dados genômicos.
• uBiome:  mapeia o microbioma humano, serviço de sequenciamento fornece informações e ferramentas para explorar as populações de bactérias que vivem sobre e dentro do corpo. Com base em pesquisas do Projeto Microbioma Humano NIH , aperfeiçoou a tecnologia para realizar estudos microbioma em grande escala.
• Vital Labs:  processamento de imagens médicas, análise de dados, e desenvolvimento de produtos voltado para o consumidor.
• Zephyr Health: organizar e visualizar os dados globais de saúde para ajudar os clientes indicar terapias de acordo com as necessidades do cliente.
• Zymergen: biotecnologiaa, biologia, automação, aprendizado de máquina e arquitetura de dados, desenvolvendo novas formas  mais eficientes e mais confiáveis ​​para otimizar microrganismos para a fermentação industrial.

Vemos big data aplicada em Genômica para Medicina de Precisão, Farmacogenômica, banco de dados gerando Suporte a Decisão Clínica para integrar a prontuários eletrônicos, Insights relacionando história clínica e exames de imagens, tudo isso utilizando a enormidade de dados disponíveis.  E empresas produzindo dispositivos para capturar esses dados, aprimorando smartphones para se tornarem cada vez mais um sensor de saúde e bem estar.

Um mundo de evidências está disponível para ser descoberto e melhorar nossa prática clínica diária. E penso que o conceito de algoritmos foi introduzido em 1936 com a Máquina de Turing de Alan Turing e pelo cálculo lambda de Alonzo Church, e que só na década de 80 foram relembrados e aplicados adequadamente devido a evolução dos microprocessadores e computadores. 

Inteligência artificial é o estudo de como fazer os computadores realizarem tarefas que, no momento, as pessoas realizam melhor, o que inclui a capacidade de adquirir e aplicar conhecimentos aprendidos. (Almir Olivette Artero - Inteligência Artificial - Teoria e Prática). Praticar Medicina ainda é algo que fazemos melhor que os computadores.  Os algoritmos e as máquinas ainda não são tão bons na análise do discurso do paciente, pois o paciente intui uma grande quantidade de conhecimento de senso comum que pressupõe que o médico possua, e usa a ambiguidade, assumindo que o médico perceba. Computadores ainda não o fazem. AINDA.